基于matlab的小波去噪分析毕业论文.doc

PAGE 仲恺农业工程学院 毕 业 论 文 基于matlab的小波去噪分析在图像处理中的应用研究 学生承诺书 本人郑重声明:所呈交的学位论文，是本人在指导老师指导下，独立完成研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均己在文中以明确方式标明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 签名：________________ 日期 年 月 日 摘 要 本文首先介绍了小波变换的发展状况以及其基本理论知识，包括连续小波变换和离散小波变换；接着对基于小波变换的图像去噪进行了概述，同时针对小波去噪的理论和方法着重进行了介绍，包括小波去噪的原理、方法和阈值去噪处理等方面的内容。最后，利用MATLAB对小波阈值去噪进行了仿真和分析，包括硬阀值去噪、软阀值去噪，半软阀值去噪以及自适应模糊阀值去噪，通过仿真图对比，得到了很好的实验效果，表明了小波变换进行去噪的优越性，具有很强的研究意义。 关键词：小波分析 小波变换 阈值去噪 图像去噪 目 录 TOC \o 1-3 \h \z \u 1 绪论 h 1 1.1 研究的背景和意义 h 1 1.2 研究的现状 h 1 1.3 本文主要工作 h 3 2 小波变换的介绍 h 3 2.1 小波变换的发展概况 h 3 2.2 连续小波变换 h 4 2.3 离散小波变换 h 6 2.3.1 离散小波的定义 h 6 2.3.2 尺度函数 h 6 2.3.3 紧支集概念 h 7 2.3.4 正交小波变换 h 7 3 数字图像小波去噪的实现方法 h 8 3.1 小波去噪概述 h 8 3.2 小波去噪原理 h 8 3.2.1 去噪原则 h 8 3.2.2 基本去噪模型 h 9 3.3 阈值函数的选择 h 10 3.4 基于小波变换的自适应模糊阈值法原理 h 12 3.4.1 自适应模糊阈值去噪算法的提出 h 12 3.4.2 自适应模糊阈值去噪的模型及仿真实现 h 13 4 总结 h 16 参考文献 h 17 英文摘要 h 19 附录 h 20 致谢 h 32 仲恺农业工程学院毕业设计成绩评定表 h 33 = 1 \* Arabic 1绪论 = 1.1 1.1 研究的背景和意义 21世纪，人类已经进入了信息化时代，计算机在处理各种信息中发挥着重要作用。据统计，人类从自然界获取的信息中，视觉信息占75%～85%。俗话说“百闻不如一见”，有些场景或事物，不管花费多少笔墨都难以表达清楚，然而，若用一幅图像描述，可以做到一目了然。可见，在当代高度信息化的社会中，图形和图像在信息传播中所起的作用越来越大，在图像处理领域，数字图像处理得到了飞速发展。 图像是信息社会人们获取信息的重要来源之一。在通过图像传感器将现实世界中的有用图像信号进行采集、量化、编码、传输、恢复的过程中，存在大量影响图像质量的因素。因此图像在进行使用之前，一般都要经过严格的预处理如去噪、量化、压缩编码等。噪声的污染直接影响着对图像边缘检测、特征提取、图像分割、模式识别等处理，使人们不得不从各种角度进行探索以提高图像的质量。所以采用适当的方法尽量消除噪声是图像处理中一个非常重要的预处理步骤。然而在很多情况下，图像信息会受到各种各样的噪声影响，严重时甚至会影响到图像中的有用信息，因此，对图像的噪声进行处理就显得非常重要。 = 1.2 1.2 研究的现状 在数学上，函数逼近问题[1-3]是小波去噪的本质问题，换句话说，也就是根据提出的衡量准则，如何在有小波母函数伸缩和平移所展成的函数空间中，寻找对原图像的最佳逼近，用来完成原图像和噪声的区分。这个问题可以表述为： （1） （2） （3） （4） （5） 由此可见，寻找实际图像空间到小波函数空间的最佳映射是小波去噪方法[16-17]，它可以得到原图像的最佳恢复。从信号的角度看，小波去噪是一个信号滤波的问题，并且它相对传统的低通滤波器好多了。其